Skapa ett resamples-objekt

Nu när du har tränat två modeller på churn-datamängden är det dags att jämföra deras prediktioner på ny data och välja den bästa modellen för ditt syfte.

Du kan jämföra modeller i caret med hjälp av funktionen resamples(), förutsatt att de har tränats på samma data och använder samma trainControl-objekt med fördefinierade korsvalideringsveck. resamples() tar en lista med modeller som indata och kan användas för att jämföra dussintals modeller samtidigt (även om du i det här fallet bara jämför två modeller).

Den här övningen är en del av kursen

Maskininlärning med caret i R

Visa kurs

Övningsinstruktioner

model_glmnet och model_rf finns inlästa i din arbetsmiljö.

Skapa en list() som innehåller glmnet-modellen som item1 och ranger-modellen som item2.
Skicka listan till funktionen resamples() och spara det resulterande objektet som resamples.
Sammanfatta resultaten genom att anropa summary() på resamples.

Interaktiv övning med praktiskt arbete

Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.

# Create model_list
model_list <- list(item1 = ___, item2 = ___)

# Pass model_list to resamples(): resamples


# Summarize the results

Redigera och kör kod